发现可用模型
按任务意图搜索当前目录，不凭记忆编造模型 ID。
目录搜索
PoYo 官方 Agent Skill开源 · 可验证
让 AI Agent 选对模型，并可靠完成任务。
poyo-ai-models 是给 Codex、Claude Code、Cursor 等编码 Agent 阅读的一套操作说明。它会先查询当前模型、输入要求和价格，再通过 PoYo MCP 或 CLI 执行并跟踪结果。
在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中使用 PoYo
把这两行粘贴到终端，然后去 Agent 里说一句话。Key 只保存在你的电脑上。
terminal
npx -y @poyoapi/cli auth login npx skills add PoyoAPI/poyo-devtools --skill poyo-ai-models
安装时选择你用的 Agent，然后打开 Agent，说「用 PoYo 生成一张图片」。
本页适合使用编码 Agent 的用户。只想生成图片、视频或音频？ 前往 PoYo 创作平台
这些任务可以直接交给 Agent
每个示例都要求 Agent 先比较当前能力与价格，再按真实 Schema 提交任务。
Agent 请求 / video
把商品图变成短视频
“把这张商品图生成 5 秒电商展示视频，镜头缓慢推进，主体不变形。先比较图生视频模型和价格，再选择合适方案执行。”
发现图生视频模型 → 读取时长限制 → 执行 → 轮询 task_id
Skill 完成的四件事
把模型发现、事实核对、执行路径和任务恢复放进同一套可复用流程。
读取参数与价格
执行前读取实时 Schema、必填字段和公开价格。
Schema + 价格
选择执行路径
Agent 交互使用 MCP；脚本化与 CI 任务使用 PoYo CLI。
MCP / CLI
恢复长任务
保存 task_id，轮询时识别等待、完成和失败状态。
检查任务
一次提交，持续跟踪到结果
Skill 会先核对实时目录与 Schema，再选择 MCP 或 CLI。遇到长任务时保留 task_id，继续查询而不是重复提交。
超时或连接中断不代表任务失败。先确认是否已经创建 task_id，再决定是否恢复查询。
agent / poyo-ai-modelsready
01搜索模型从实时 Capability Catalog 找出候选能力。
02读取事实核对 Schema、限制、公开价格和账户状态。
03选择路径根据交互或自动化场景选择 MCP 或 CLI。
04安全执行提交有效参数，并在需要时带上幂等信息。
05继续长任务保存 task_id，按合理间隔恢复状态检查。
06整理结果报告模型、状态、费用信息和最终输出。
不把等待说成完成
pending、running、succeeded 和 failed 必须被准确区分。
不盲目重复提交
先检查余额与状态，保留幂等信息和 task_id，减少重复扣费。
MCP、CLI 与 REST API 怎么选？
安装 Skill 后，Agent 仍会根据运行环境选择 MCP 或 CLI。你的应用服务继续直接使用 REST API。
它是一套给 AI Agent 阅读的执行说明，包含模型发现、Schema 与价格检查、MCP/CLI 选择、长任务恢复和结果报告规则。它不是新的模型接口，也不会在你的机器上训练模型。
MCP 让 Agent 拥有工具；Skill 告诉 Agent 以什么顺序、在什么条件下使用这些工具。只配置 MCP 也能调用，但 Skill 能减少编造参数、重复提交和长任务状态误判。
真正执行任务需要 API Key。运行一次 npx -y @poyoapi/cli auth login，把 Key 保存到系统钥匙串。不要把 Key 写进提示词、项目文件或聊天记录。
可以。Windows 上的设置方式完全相同。安装器需要 Node.js 18+，PoYo CLI 需要 Node.js 20+。
运行 npx -y @poyoapi/cli account 确认 Key 可用。如果提示 Key 无效，运行 npx -y @poyoapi/cli auth status：已有的 POYO_API_KEY 环境变量会覆盖保存的 Key。然后重新打开 Agent，让它加载 Skill。
不会。Skill 本身不改变模型价格。执行费用仍以 PoYo 返回的当前公开价格和实际请求为准；Agent 应在执行前查询并说明费用依据。
安装 PoYo Skill，运行第一个任务
创建 API Key，安装官方 Skill，然后直接描述目标。模型选择、参数检查和长任务恢复都交给一套可核验的流程。